惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
WordPress大学
WordPress大学
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 司徒正美
月光博客
月光博客
宝玉的分享
宝玉的分享
Recent Announcements
Recent Announcements
小众软件
小众软件
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
美团技术团队
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
A
About on SuperTechFans
J
Java Code Geeks
云风的 BLOG
云风的 BLOG
罗磊的独立博客
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
IT之家
IT之家
Vercel News
Vercel News
量子位
Martin Fowler
Martin Fowler
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
V
Visual Studio Blog
腾讯CDC
有赞技术团队
有赞技术团队

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
互联网财务产品经理关于资金风险治理的思考
左手键盘右手诗 · 2025-03-10 · via 人人都是产品经理

资金风险是计费系统中永恒的挑战,一旦发生资损,不仅会对企业造成直接的经济损失,还可能引发信任危机。本文从资金风险治理的角度出发,提出了量化指标设计的五大原则,供大家参考。

资金风险是计费永恒的主题之一,也是计费产品日常面临的主要挑战之一。

计费如果有资金风险,就像人中了慢性病毒一样,直至毒发的一天,才“悔之晚矣”,谁都不想中毒,就像每个产品都不希望自己的产品方案“带病上阵”一样,但产品经理对项目的精力投入,在项目上线时达到顶峰后会迅速进入低谷,资损发生时往往伴随着弱精力投入,所以资金风险的发生具有时间上的滞后性,这就是为什么资损运营如此关键的核心原因之一。相对应地,产技预期的目标就是要主动识别资金风险并及时治理,“扼杀”在萌芽之时,避免事态扩大。

既然资损运营如此重要,那么要怎么做才能最大程度避免资损的发生?

第一,要能主动识别资金风险。主动识别光靠人的肉眼肯定不够,而且非常不经济,那么就必须要有系统、有工具能替代人、帮助人识别,就像每次发烧意味着你的免疫力下降、每次体验时隐形健康指标超标你就知道身体状态不佳一样,你得需要系统有个“东西”告知产品系统“病”了,这就是可度量(专业术语叫量化),比如有XX笔订单没有正常结算,此处不讲实例,只讲认知。度量指标的设计遵循几个原则:

1)真实性。不用赘述,非常基础,也是非常底层的原则。指标是给人看的,本质是要帮助人解决问题的,弄虚作假没必要,而且最终坑的只有自己。

2)完整性。指标设计,要覆盖所有横向的相关产品域、产品子域,纵向要cover所有执行流程的子节点,否则100%的精力投入在80%的大多数,那剩余的20%就很可能成为压倒你的“最后一根稻草”,而且指标的不完整,也无法100%让团队信服,何以自证自己的“权威性”和“专业性”?我觉得,“行百里者半九十”,“事要竞全功”,可以有策略,但必须要完整推进。

3)及时性。指标的生产时效要快,快到什么程度?快到给自己团队争取解决时效、快到将舆情风险、实际影响压缩到最低。当然指标的生产快还不够,使用指标的人要快速响应才能发挥最大效能,这里考验的是产技的基本功、敏锐嗅觉和组织协同能力,如果说需求推进上线需要的是产技的基础专业能力,那么运营资损、处置资损考验的则是产技的应急决策、组织协同等更高阶的能力、更综合的素养。

4)层次性。或称为可拆解性。

在资金规模足够庞大、支撑足够多的差异化行业时,必然需要产品设计多层次的结构化指标(说的专业点,类似杜邦分析法的底层逻辑),每层结构的指标侧重实现的目标不同,比如第一层反应整体的指标,往下个层次拆,要反映更细粒度、更具体产品域的问题。

当然,层次性,还有个区分维度,一种层次是非常明显的资损case识别,比如某个单子的计费流程没有完整地流转,在某个节点卡住了,识别起来相对容易;另一种层次是比较难发现的资损case,像人类的慢性病一样,表明感受不到明显不适但身体已在恶化,这种需要部署相应的稽核模型才能发现,比如某个订单,需要在两个异构系统中实现两个不同的费用计费,其中有个正常计费,另外个没计费或者计费金额错误,需要相关性稽核才能发现,这种需要长期的治理经验积累和总结才能做到。

5)拆解到人。最后的最后,无论指标设计的多么复杂、庞杂,都必须要能拆解到人,执行任务拆解到人,需要人去执行,这是产品化的基准。如果不能自动拆解到某个业|产|技|测执行下去,缺少“临门一脚”,问题并没有得到根治和解决。某种程度上,拆解到人是主动识别资损风险的本质诉求。

根据系统的成熟度,拆解到人有不同的策略支撑,逐步推进。第一阶段,个人建议,可以先实现到计费相关指标的直接负责人,由他负责推进;接着可以考虑,根据异常原因实现产品域之间的穿透,自动链接到更上层、更接进问题发生第一现场的人。

第二,要能主动运营已经发现的资金风险。要能基于已经量化的资损风险和拆解到人,用一套标准的流程机制,替代人去推进治理,重点是运营SOP的设计,关键则在于SOP的执行考核。

1)将相关的产品域负责人纳入到流程分支节点。更高阶的是,能根据系统的异常,提前预置或者配置到系统中,做到前置的提醒或者阻断,但对一号位的综合素质要求以及对上游产技的约束和资源配备要求都非常的高,循序渐进即可。

2)对SOP的执行考核。SOP设计后,更关键的是执行是否到位,如果流程执行非常拖沓,那流程的设计就形同虚设,没有起到推进治理的核心作用。我觉得提供两点作为思考上的抛转引玉,一是往上升级、寻求更大能级的人介入;二是通过财务的专业性和重要性来推进。

最后,避免资金风险的再次发生。只要业务在持续发展,资金风险敞口就会一直存在,也在时刻变化着,完全避免风险就像产品把需求都做完一样,更像是非常完美的场景,没法出现在现实中。个人觉得,有风险敞口不可怕,更可怕的是没有产品化的手段在支撑。只要能及时发现并治理风险、相同风险不再二次发生,“今天比昨天好,这就是希望”,这就是进步。

本文由 @左手键盘右手诗 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务